‘El arte de la gestión de las expectativas’, por Benito Marín

En nuestro sector es muy común encontrar que comenzamos nuevas acciones con unas altas expectativas, que en muchos casos no se cumplen. En muchos casos es simplemente por carecer de conocimiento de las posibilidades, o de la asignación de su utilidad.

Al final todo es un ejercicio de planificación, y de conocer en qué casos una estrategia o una táctica pueden cubrir los objetivos adecuados, así como los KPIs que ayudarán a monitorizar las estrategias para conseguirlos. La gestión de las expectativas es clave para acertar, o al menos para evitarnos una gran decepción.

A veces, cuando se establecen KPIs y algunas métricas para evaluarlos y alcanzarlos, se hace de manera aislada y se piensa erróneamente que son "objetivos" para las campañas por sí mismos. Si bien las métricas pueden ser, por supuesto, "Indicadores Clave de Desempeño (KPIs)", solo se consideran así cuando se analizan de manera holística junto con otros factores que impulsan el rendimiento de la campaña, que, en última instancia, muestran si se están cumpliendo o no los objetivos reales de una campaña.

El hecho de convertir una métrica como Viewability o Attention como objetivo en sí mismo, lo eleva a una categoría que quizás no le corresponde. Su lugar es ser una palanca, cuya observación y optimización ayude a la consecución de los objetivos de la marca. Probablemente, convertir esas métricas en KPI tiene como consecuencia elevar las expectativas de lo que una métrica es capaz de conseguir, más allá de sus posibilidades. Sobre todo, cuando se está comenzando a emplear, y la experiencia es reducida: ¿medir 2 meses de campañas permite tener una experiencia como para elevar esa medición a la categoría de KPI? Puede serlo, siempre que sepamos la relación directa que tiene esa métrica con la consecución del objetivo. Y sin experiencia suficiente, quizás no lo pueda conseguir.

Trabajar con métricas que proporcionan información más allá de obtener un valor alto es muy interesante, porque el rendimiento de la inversión es mayor, y ayuda a mejorar los KPIs de las marcas. Un gran ejemplo lo tenemos en las métricas de Atención. Tradicionalmente se ha pensado que el Viewability no era muy útil para campañas de performance, dado que se paga por conversión (incluyendo el click, como un ejemplo). Si el modelo de IAS de Atención dice que a más scoring de Atención más propensión a la conversión, ¿no mitiga esa creencia? De esta manera sí es posible combinar estos dos objetivos: que la publicidad se vea y que además impulse el performance, de una forma combinada. Así, las métricas de Atención se convierten en una ayuda para optimizar, que ayuda a la mejora de marca (visibilidad) y de resultados, basados en los objetivos de la campaña establecidos.

Atribuir a las métricas su función de analizadoras, permitirá ser empleadas para optimizar diferentes KPIs, incluso cuando puedan ser o parecer antagónicos, como branding vs performance. Por ejemplo, según los estudios de IAS, analizar la Atención, las campañas/soportes/creatividades que tienen scoring altos obtienen un incremento del 91% de consideración de marca y un 166% de propensión a la conversión. Gestionar bien las expectativas, empleando métricas adecuadas para cada objetivo, permite incidir y optimizar en KPIs muy diferentes entre sí.

Otro ejemplo sobre la gestión de las expectativas es establecer estrategias para evitar aparecer en contenidos no adecuados para la marca, pero al final no bloquean esa impresión. La tecnología permite conocer los contenidos donde una publicidad puede aparecer. Como consecuencia podemos evitar la presencia de nuestra marca donde no queremos, o impulsarla donde sí queremos. En la medición, obtenemos el dato de cuántas impresiones “fallan” por aparecer en donde la marca no quiere. Pero en muchas ocasiones no se bloquean, de forma que aparece.

Entonces, ¿por qué aplicamos una tecnología de prevención y optimización de presencia en contenidos, cuando nos quedamos en el dato, pero no se evita la impresión que no queremos? En compras directas o postbid, el porcentaje de fallo no es tan grande como para que peligre la cobertura o el volumen de impresiones contratado. Entonces, ¿queremos realmente no aparecer en contenido que no le gusta a la marca, o me da miedo bloquear porque me pierdo una conversión, aunque sea en un contenido perjudicial para la imagen del anunciante? 

En definitiva, una gestión correcta de las expectativas permite asignar la responsabilidad que cada métrica le corresponde. De esta forma, sí podrá convertirse en un KPI que ayude a la consecución de un objetivo.

Benito Marín, Director, Customer Success Spain and Portugal en Integral Ad Science